Logistična porazdelitev
Logistična porazdelitev
Funkcija gostote verjetnosti za logistično porazdelitev
Zbirna funcija verjetnosti za logistično porazdelitev.
oznaka
parametri
μ
{\displaystyle \mu \,}
parameter lokacije (realno število )
s
>
0
{\displaystyle s>0\,}
parameter merila (realno število)
interval
x
∈
(
−
∞
;
+
∞
)
{\displaystyle x\in (-\infty ;+\infty )\!}
funkcija gostote verjetnosti (pdf)
e
−
(
x
−
μ
)
/
s
s
(
1
+
e
−
(
x
−
μ
)
/
s
)
2
{\displaystyle {\frac {e^{-(x-\mu )/s}{s\left(1+e^{-(x-\mu )/s}\right)^{2}\!}
zbirna funkcija verjetnosti (cdf)
1
1
+
e
−
(
x
−
μ
)
/
s
{\displaystyle {\frac {1}{1+e^{-(x-\mu )/s}\!}
pričakovana vrednost
μ
{\displaystyle \mu \,}
mediana
μ
{\displaystyle \mu \,}
modus
μ
{\displaystyle \mu \,}
varianca
π
2
3
s
2
{\displaystyle {\frac {\pi ^{2}{3}s^{2}\!}
simetrija
0
{\displaystyle 0\,}
sploščenost
6
/
5
{\displaystyle 6/5\,}
entropija
ln
(
s
)
+
2
{\displaystyle \ln(s)+2\,}
funkcija generiranja momentov (mgf)
e
μ
t
B
(
1
−
s
t
,
1
+
s
t
)
{\displaystyle e^{\mu \,t}\,\mathrm {B} (1-s\,t,\;1+s\,t)\!}
za
|
s
t
|
<
1
{\displaystyle |s\,t|<1\!}
karakteristična funkcija
e
i
μ
t
B
(
1
−
i
s
t
,
1
+
i
s
t
)
{\displaystyle e^{i\mu t}\,\mathrm {B} (1-ist,\;1+ist)\,}
za
|
i
s
t
|
<
1
{\displaystyle |ist|<1\,}
Logistična porazdelitev je družina zveznih verjetnostnih porazdelitev z dvema parametroma (lokacije in merila).
Njena zbirna funkcija verjetnosti je logistična funkcija, po kateri je tudi dobila ime. Po obliki spominja na normalno porazdelitev , ima samo močnejše repe (večjo sploščenost )
Uporaba
Logistična porazdelitev se uporablja v
itd.
Lastnosti porazdelitve
Funkcija gostote verjetnosti
Funkcija gostote verjetnosti za logistično porazdelitev je
f
(
x
;
μ
,
s
)
=
e
−
(
x
−
μ
)
/
s
s
(
1
+
e
−
(
x
−
μ
)
/
s
)
2
{\displaystyle f(x;\mu ,s)={\frac {e^{-(x-\mu )/s}{s\left(1+e^{-(x-\mu )/s}\right)^{2}\!}
=
1
4
s
sech
2
(
x
−
μ
2
s
)
.
{\displaystyle ={\frac {1}{4\,s}\;\operatorname {sech} ^{2}\!\left({\frac {x-\mu }{2\,s}\right).}
.
kjer je
Zbirna funkcija verjetnosti
Zbirna funkcija verjetnosti je enaka
F
(
x
;
μ
,
s
)
=
1
1
+
e
−
(
x
−
μ
)
/
s
{\displaystyle F(x;\mu ,s)={\frac {1}{1+e^{-(x-\mu )/s}\!}
=
1
2
+
1
2
tanh
(
x
−
μ
2
s
)
.
{\displaystyle ={\frac {1}{2}+{\frac {1}{2}\;\operatorname {tanh} \!\left({\frac {x-\mu }{2\,s}\right).}
.
kjer je
Pričakovana vrednost
Pričakovana vrednost je
μ
{\displaystyle \mu \,}
Varianca
Varianca je
π
2
3
s
2
{\displaystyle {\frac {\pi ^{2}{3}s^{2}\!}
Funkcija generiranja momentov
Funkcija generiranja momentov je za
|
s
t
|
<
1
{\displaystyle |s\,t|<1\!}
enaka
e
μ
t
B
(
1
−
s
t
,
1
+
s
t
)
{\displaystyle e^{\mu \,t}\,\mathrm {B} (1-s\,t,\;1+s\,t)\!}
kjer je
Povezave z drugimi porazdelitvami
Kadar ima slučajna spremenljivka
log
(
X
)
{\displaystyle \log(X)\!}
logistično porazdelitev, ima
X
{\displaystyle X\!}
logaritemsko logistično porazdelitev in slučajna spremenljivka
X
−
a
{\displaystyle X-a\!}
ima premaknjeno logaritemsko logistično porazdelitev.
Zunanje povezave
Glej tudi
The article is a derivative under the Creative Commons Attribution-ShareAlike License .
A link to the original article can be found here and attribution parties here
By using this site, you agree to the Terms of Use . Gpedia ® is a registered trademark of the Cyberajah Pty Ltd